Chemotherapy in canine acute megakaryoblastic leukemia: a case report and review of the literature.
Notice bibliographique
Résumé
Acute myeloid leukemia (AML) in dogs is a rare disease with poor prognosis. In most subjects, palliative treatment or euthanasia is performed. A 3.5-year-old male castrated labrador with AML-M7, which was treated with induction polychemotherapy (8 cycles) using vincristine (0.5 mg/m(2)/cycle), daunorubicin (20 mg/m(2)/cycle), cytosine arabinoside (ARA-C, 100 mg/m(2)/cycle) and prednisolone (1 mg/kg/day) is reported. Treatment was well tolerated and complete remission was achieved. Postinduction chemotherapy consisted of ARA-C, daunorubicin and prednisolone. After 3, 5 and 18 months, the subject relapsed. Each relapse was treated with ARA-C (up to 1,000 mg/m(2)) and etoposide or daunorubicin. Again, no severe side-effects occurred and the disease was controlled, with 37 chemotherapy-cycles (ARA-C, 3 x 1,000 mg/m(2)/cycle), for 24 months. Based on a literature-search, this is the first report documenting a long-term response of canine AML, probably resulting from the high-dose ARA-C. Clinical trials using high-dose ARA-C are now required to confirm antileukemic efficacy in canine leukemias.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».